系統的レビューにプリプリントを組み込む:迅速な証拠合成のための新しい方法の予備研究

科学分野:

• 医療情報工学
• バイオ統計学
• 流行病学

背景:

• 45万冊以上のCOVID-19の原稿が存在し,その10%は未審査のプリプリントです.
• プリプリントは知識の共有を加速しますが,体系的なレビューには質上の課題があります.

研究 の 目的:

• プリプリントをCOVID-19メタ分析に含める方法を開発し,検証する.
• 膨大な数の出版物があるにも関わらず タイムリーなエビデンスの統合を可能にします

主な方法:

• 2段階のアプローチで,プリプリントを制限または割り算で統合します.
• プリプリントは,出版の可能性を示す信頼性スコアによって重み付けられます.
• 公開と報告のバイアスの評価と調整

主要な成果:

• この方法は,2つのCOVID-19治療症例研究を使用して検証されました.
• ヒドロキシクロロキンは死亡率の改善を示さなかった (RR 1. 06 [95% CI: 0. 62, 1. 80]).
• コルチコステロイドは,死亡率の改善に有意な傾向を示した (RR 0. 88 [95% CI: 0. 62, 1.27]).

結論:

• 提案された方法は,エビデンス・シンセシスの方法論的ギャップを埋めます.
• プリプリントを含むCOVID-19研究の効率的な合成を容易にする.
• 情報が急増したときに 臨床的・政策的決定を支える